编译程序的作用是:将源程序转换为具有相同效果的 可运行程序。 所谓相同效果就是程序的语义。 并不是所有满足语法规则的程序都是有意义的(well- form)的。 所谓语义分析,就是确定程序是有意义的,分析程序 的含义,并做出相应的处理

通用数据访问( Universal data access,UDA)是对 Microsoft访问多种数据源数据的策略的 称呼。不必担心,它并不是那些新的将改变我们所做的每项工作的开发技术。事实上,此时 也许我们正在使用着UDA的一部分。前面的几章已经向读者介绍了怎样用ADO来访问数据库, 尤其是关系数据库,而这就是UDA的一部分。数据以不同的形式出现,而UDA的思想就是通 过使用 OLE DB和ADO实现对数据的访问

5.2初始基本可行解 本节来介绍求(TP)的一个初始基本可行解的两种方法:西北角法和最小元素法 如§5.1所言,运输问题的求解过程并不象一般线性规划问题一样借助于单纯形表,而是借助于运输表来实现:但其算法在理论基础、基本思想、算法步骤(包括初始基本可行解的选取、最优性的验证、转轴)等各方面都和单纯形法是一致的供需平衡型运输问题的运输表:∑a=∑b

鉴别分析是一种进行统计鉴别和分组的技术手段。它可以就一定数量案例的一个分组变量和相应的其他多元变量的已知信息,确定分组与其他多元变量之间 的数量关系,建立鉴别函数(discriminant function)然后便可以利用这一数量 关系对其他已知多元变量信息、但未知分组类型所属的案例进行鉴别分组。沿用 多元回归模型的称谓,在鉴别分析中称分组变量(grouping variable)为因变量, 而用以分组的其他特征变量称为鉴别变量( disciminant variable)或自变量。其 实,这里的自变量并不一定是真正的“原因变量,有时可能倒是真正的“结 果”或“反应”变量

科学的最终目的在于揭示事物变化的内在规律,因果关系是事物内在规律的 种基本形式。然而,事物的内在联系并不能直接观察到,所以需要在科学研究中应用 各种方法来加以探索和分析。通径分析便是一种探索系统因果关系的统计方法。 因果关系模型中明确设置自变量和因变量,通过模型分析,检査自变量对于 因变量的作用方向、作用强度和解释能力。并且,因果关系模型还可以用来进行 预测。本书第二章多元回归分析便是因果关系模型的一种。但是,多元回归模型 是一种比较简单的因果关系模型,它所假设的因果关系不存在多环节的因果结 构,尽管多元回归模型中可以包含多个自变量,然而各个自变量对因变量的作用 却是假设为并列存在的

前面介绍了梁的挠曲线及其挠度、转角 的求解,用挠曲线确定梁的位移是很方便的 ,但这种方法并不适于求结构的位移(如图5 -10)。 下面来讨论静定结构在荷载作用下任一 点的位移计算

一、连续型随机变量的基本概念 离散型随机变量并不能描述所有的随机试验,对于可在某一区间内任意取值的随机变量X, 由于它的值不是集中在有限个或可列个点上因此只有知道其取值于任一区间上的概率P{a